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Python程序語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐可以稱得上是“珠聯(lián)璧合”。
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1. Python是解釋語(yǔ)言，程序?qū)懫饋?lái)非常方便
寫程序方便對(duì)做機(jī)器學(xué)習(xí)的人很重要。
因?yàn)榻?jīng)常需要對(duì)模型進(jìn)行各種各樣的修改，這在編譯語(yǔ)言里很可能是牽一發(fā)而動(dòng)全身的事情，Python 里通?？梢杂煤苌俚臅r(shí)間實(shí)現(xiàn)。
舉例來(lái)說(shuō)，在 C 等編譯語(yǔ)言里寫一個(gè)矩陣乘法，需要自己分配操作數(shù)(矩陣)的內(nèi)存、分配結(jié)果的內(nèi)存、手動(dòng)對(duì) BLAS 接口調(diào)用 GEMM 、最后如果沒用 smart pointer 還得手動(dòng)回收內(nèi)存空間。Python 幾乎就是 import numpy;numpy.dot 兩句話的事。
當(dāng)然現(xiàn)在很多面向C/C++庫(kù)已經(jīng)支持托管的內(nèi)存管理了，這也讓開發(fā)過(guò)程容易了很多，但解釋語(yǔ)言仍然有天生的優(yōu)勢(shì)--不需要編譯時(shí)間。這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)這種需要大量 prototyping 和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
2. Python的開發(fā)生態(tài)成熟，有很多有用的庫(kù)可以用
除了上面說(shuō)到的NumPy，還有SciPy、NLTK、OS(自帶)等等不一而足。Python 靈活的語(yǔ)法還使得包括文本操作、list / dict comprehension 等非常實(shí)用的功能非常容易高效實(shí)現(xiàn)(編寫和運(yùn)行效率都高)，配合 Lambda 等使用更是方便。這也是 Python 良性生態(tài)背后的一大原因。相比而言，Lua雖然也是解釋語(yǔ)言，甚至有 LuaJIT 這種神器加持，但其本身很難做到 Python 這樣，一是因?yàn)橛?Python 這個(gè)前輩占領(lǐng)著市場(chǎng)份額，另一個(gè)也因?yàn)樗旧矸N種反常識(shí)的設(shè)計(jì)(比如全局變量)。不過(guò)借著 Lua-Python bridge 和 Torch 的東風(fēng)，Lua 似乎也在寄生興起。
3. Python的效率很高
解釋語(yǔ)言的發(fā)展已經(jīng)大大超過(guò)許多人的想象。很多比如 list comprehension 的語(yǔ)法糖都是貼近內(nèi)核實(shí)現(xiàn)的。除了JIT[1]之外，還有 Cython 可以大幅增加運(yùn)行效率。最后，得益于 Python 對(duì) C 的接口，很多像 gnumpy ，theano 這樣高效、Python 接口友好的庫(kù)可以加速程序的運(yùn)行，在強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)的支撐下，這些庫(kù)的效率可能比一個(gè)不熟練的程序員用 C 寫一個(gè)月調(diào)優(yōu)的效率還要高。
4. 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方便
有 SQL，Hadoop，MongoDB，Redis，Spark 等。
5. 數(shù)據(jù)獲取方便
有 Scrapy，Beautiful Soup，Requests，paramiko 等。
6. 數(shù)據(jù)運(yùn)算方便
有 Pandas，Numpy，scipy 等。
7. 輸出結(jié)果方便
有 Matplotlib，VisPy 等。
8. 和其他語(yǔ)言交互方便
有 ctypes，rpy2，Cython，SWIG，PyQt，Boost.Python 。
9. 加速方便
有 PyPy，Cython，PyCUDA 等。
10. 圖形圖像方便
有 PyOpenGL，PyOpenCV，Mayavi2 。
11. 信號(hào)處理方便
PyWavelets，scipy.signal。
12. 云系統(tǒng)支持方便
GitHub，SourceForge，EC2，BAT，HPC。
13. python開源
Python支持的平臺(tái)多，包括 Windows / Linux / UNIX / macOS。而 MATLAB 太貴，只能調(diào)用其 API，用 Python 省錢，省錢就是賺錢。
Python 和 C++ 做個(gè)比較。
C++ 的 CPU 效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于 Python 的不過(guò) python 是一門膠水語(yǔ)言，它可以和任何語(yǔ)言結(jié)合，基于這個(gè)優(yōu)點(diǎn)，很多數(shù)據(jù)處理的 Python 庫(kù)底層都是 C++ 實(shí)現(xiàn)的，意思就是說(shuō)：你用 Python 寫 code，但效率是C++的。只有那些 for 循環(huán)，還是用Python的效率高。
近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)最要是深度學(xué)習(xí)，而深度學(xué)習(xí)使用 CUDA GPU 加速遠(yuǎn)比 CPU 要快，而cuda 是C++寫的。所以現(xiàn)在TensorLayer、theano 等深度學(xué)習(xí)庫(kù)都是 Python 編程、底層C++。
文章標(biāo)題：學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)要選擇Python的13個(gè)原因
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